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基于WiFi的自适应匹配预处理WKNN算法

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针对基于接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)的WiFi室内定位技术中,传统加权K邻近(Weighted K-nearest Neighbor,WKNN)算法不能自适应获取WLAN中有效接入点(Aeess Point,AP)且参考点匹配准确度不高的问题,本文提出了自适应匹配预处理WKNN算法.该算法中每个实时定位点自适应地根据网络状况对AP的RSS均值由大到小排序,然后选择RSS均值较大的前M个AP,与参考点中对应的M个AP一起参与匹配预处理计算,从而优化了传统的指纹定位算法.同时将室内定位和室内地图相结合,使参考点和定位结果直观地展示在地图上,并通过使用地图数据大幅度简化了离线训练过程.此外,本文设计并实现了基于Android平台的室内定位系统,通过该系统验证了本文所提算法在单点定位和移动定位中的有效性.实验结果表明,该算法可获得30％以上的定位误差改善,有效提高了定位精度和定位稳定性.

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来源
《第十七届全国信号处理学术年会》|2015年|1067-1074|共8页
会议地点天津
作者
WANG Lei; 王磊; ZHOU Hui; 周慧; JIANG Guo-ping; 蒋国平; ZHENG Bao-yu; 郑宝玉;
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作者单位

中国仪器仪表学会;

中国电子学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类雷达;
关键词
室内定位; 自适应匹配预处理; 加权K邻近算法; 无心局域网;

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专利

1. 基于WiFi的自适应匹配预处理WKNN算法 [J] . 王磊 ,周慧 ,蒋国平 . 信号处理 . 2015,第009期
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